# Spark Beeline用法
Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了丰富的功能和强大的性能。Spark Beeline是Spark集群中的一个工具，用于与Spark SQL交互式查询。
## 什么是Spark Beeline？
Spark Beeline是Spark SQL的命令行接口（CLI），它允许用户直接在终端中运行SQL查询。它与Spark集群通信，可以连接到
1.美图 在讲flink的back pressure之前，我们先讲讲Spark Streaming的back pressure。Spark Streaming的back pressure出现的原因呢，我想大家应该都知道，是为了应对短期数据尖峰。Spark Streaming的back pressure是从spark 1.5以后引入的，在之前呢，只能通过限制最大消费速度（这个要人为压测预估），对于基
# 使用Beeline指定跑Spark
## 引言
Apache Spark是一个开源的集群计算框架，可以处理大规模数据并提供高效的分布式计算能力。而Beeline是Apache Hive的一种交互式命令行工具，用于连接和查询Hive数据库中的数据。在某些情况下，我们可能希望使用Beeline来运行Spark任务，以便更好地利用Hive的优势。本文将介绍如何使用Beeline指定运行Spark
1 Standalone模式下按照香飘叶子的文档部署好完全分布式集群后，提交任务到Spark集群中，查看hadoop01:8080，想点击查看某个已完成应用的历史情况，出现下面的提示：Event logging is not enabled
No event logs were found for this application! To enable event logging, set spa
目录一、Spark SQL介绍SQL on Hadoop框架：1)Spark SQL2)Hive3)Impala4)PhoenixSpark SQL是用来处理离线数据的，他的编程模型是DF/DSSpark SQL的特点：1)集成：可以和各种复杂SQL：spark.sql("")2)统一的数据访问：连接Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON, and JDBC外部数据源统一的方
之前一直在使用spark，对于spark的参数设置了解过部分。最近当被同事问起时，感觉自己又有点模糊。 好记性不如烂笔头。spark-submit的参数设置spark的运行模式有多种，这边就yarn提交的任务进行说明： 正常用到的参数如下：/bin/spark-submit –master yarn-cluster –num-executors 100 –executor-memory
参考来源：http://www.yiibai.com/spark/概述
Apache Spark是一个集群计算设计的快速计算。它是建立在Hadoop MapReduce之上，它扩展了 MapReduce 模式，有效地使用更多类型的计算，其中包括交互式查询和流处理。Spark的主要特征是其内存集群计算，增加的应用程序的处理速度。三种部署方法：单机版 − Spark独立部署是指Spark占据在HDFS
## 使用Spark计算的Beeline底层实现流程
### 1. 概述
在使用Beeline底层使用Spark计算之前，我们需要了解Beeline和Spark的基本概念和使用方法。Beeline是Hive的一种客户端工具，可以通过它来执行Hive的QL命令，而Spark是一种快速、通用的计算引擎，可以处理大规模数据。
在本文中，我们将介绍如何使用Beeline底层使用Spark计算，该过程包
这是用Spark Mllib ALS算法做离线推荐时遇到的问题。我们对历史日志作统计和评分，然后用ALS来训练模型，最后为每个用户做个性化的产品推荐。
现象是，driver在完成推荐之后，调用foreach输出推荐结果。从Spark UI看到，foreach这一步迟迟不执行。
大约300秒之后（我们的spark.network.timeout是300
Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。包含Hive支持的Spark SQL可以支持Hive表访问、UDF(用户自定义函数)以及 Hive 查询语言(HiveQL/HQL)等。需要强调的一点是，如果要在Spark SQL中包含Hive的库，并不需要事先安装Hive。一般来说，最好还是在编译Spark SQL时引入Hive支持，
内存/GC优化 程序的稳定性有所提升，但是让我们完全跑通的最后一根救命稻草是内存、GC相关的优化。Direct Memory我们使用的spark版本是1.5.2（更准确的说是1.5.3-shapshot），shuffle过程中block的传输使用netty（spark.shuffle.blockTransferService）。基于netty的s
spark-beeline的配置，及基本的使用方法
原创
2019-05-21 23:48:58
7607阅读
文章目录 1 Hive2 Beeline3 Spark-SQL4 Spark-shell1 Hive[root@hqc-test-hdp1 ~]# su hdfs[hdfs@hqc-test-hdp1 r......1 Hive[root@hqc-test-hdp1 ~]# su hdfs
[hdfs@hqc-test-hdp1 root]$ cd
# 准备数据
[hdfs@hqc-test-hd
转载
2021-02-03 10:01:36
985阅读
2评论
spark下 [root@s101 /soft/spark/bin]#./beeline Beeline version 1.2.1.spark2 by Apache Hive beeline> !connect jdbc:hive2://s101:10000/mydb 0: jdbc:hive2: ...
转载
2021-08-19 10:42:00
179阅读
2评论
1 缓存及缓存级## 标题别缓存的方法有两个cache和persist缓存有两个方法cache和persist, 通过源码可以看出cache调用了persist, 所以这两个方法运行的效率可以看做是一样的 在persist方法中需要传入StorageLevel这个对象StorageLevel对象中可以指定缓存的数据存入到内存中, 磁盘中, 堆外缓存中, 是否关闭序列化, 以及副本数量存储级别的选择
Beeline 要与 HiveServer2 配合使用HiveServer2（HS2）是一种使客户端能够对 Hive 执行查询的服务。HiveServer2 是已被废弃的 HiveServer1(仅支持
原创
2022-07-01 20:49:47
240阅读
在spark的学习中，spark一共有四种模式，分别是：spark基于localspark基于standalonespark基于yarnspark基于metsos Standalone模式两种提交任务方式Standalone-client提交任务方式提交命令./spark-submit--master spark://node1:7077--class org.apache.spark.
spark有四种最基本的运行模式local模式 standalone scheduler模式 yarn模式 mesos模式spark的local模式就是本地模式,就是单机跑,无需启动集群进入spark客户端提交任务即可//这样进去的话是spark local模式
[root@doit01 spark-2.3.3-bin-hadoop2.7]# /usr/apps/spark-2.3.3-bin-h
hive 2.1 hive执行sql有两种方式：执行hive命令，又细分为hive -e，hive -f，hive交互式；执行beeline命令，beeline会连接远程thrift server；下面分别看这些场景下sql是怎样被执行的：1 hive命令启动命令启动hive客户端命令$HIVE_HOME/bin/hive等价于$HIVE_HOME/bin/hive --service
